基于多目標(biāo)候鳥遷徙算法物流園區(qū)布局研究
【文章頁(yè)數(shù)】:78 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1時(shí)間序列類型和預(yù)測(cè)方法
碩士研究生學(xué)位論文1緒論71982年,鄧聚龍教授創(chuàng)立灰色預(yù)測(cè)理論,由部分到整體,由局部到全面,是通過已知信息間的規(guī)律來推測(cè)未知數(shù)據(jù)間的規(guī)律,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)補(bǔ)全預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)完成預(yù)測(cè)過程。HuimingDuan,Di[43](2020)在研究碳排放等環(huán)境問題的基礎(chǔ)上,建立了非線性的多核GMC(....
圖3.1預(yù)測(cè)結(jié)果擬合曲線圖
3物流園區(qū)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)碩士研究生學(xué)位論文24以上為沈陽交通貨運(yùn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為之后預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。表3.3交通貨運(yùn)量預(yù)測(cè)結(jié)果表(萬噸)Table3.3ForecastResultsofTrafficcargoVolume(tenthousandtons)年份20182019202020....
圖4.1物流園區(qū)布局示意圖
4物流園區(qū)多目標(biāo)布局模型的構(gòu)建碩士研究生學(xué)位論文34群算法、經(jīng)典候鳥算法來求解線性多目標(biāo)函數(shù)、使用改進(jìn)候鳥算法求解非劣解多目標(biāo)函數(shù),通過兩種方法對(duì)比得到最優(yōu)布局方案。4.2多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建4.2.1數(shù)學(xué)模型假設(shè)為了優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,消除系統(tǒng)性誤差的干擾,因此對(duì)模型做出如下假設(shè):(1....
圖4.4跟飛鳥更新方式
4物流園區(qū)多目標(biāo)布局模型的構(gòu)建碩士研究生學(xué)位論文404.4.4算法尋優(yōu)設(shè)計(jì)(1)全局最優(yōu)搜索領(lǐng)飛鳥作為全局最優(yōu)個(gè)體,本文采用兩階段法對(duì)領(lǐng)飛鳥進(jìn)行全局最優(yōu)搜索。第一階段:任意選取領(lǐng)飛鳥個(gè)體中某一編碼,將其隨機(jī)插入到其他編碼數(shù)字之間得到四種交叉結(jié)果,修復(fù)不可行解。第二階段:選出綜合相....
本文編號(hào):3978088
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